基于Gabor小波變換與分形維的人臉情感識(shí)別.pdf

1、由于計(jì)算機(jī)在圖像領(lǐng)域的優(yōu)異性，情感計(jì)算越來(lái)越受到國(guó)內(nèi)外研究者的關(guān)注，情感計(jì)算是試圖使計(jì)算機(jī)能夠像人類那樣具有理解和表達(dá)情感能力的一個(gè)多學(xué)科交叉的新研究領(lǐng)域，在智能人機(jī)交互中起著非常重要的作用。人臉情感識(shí)別的研究在人工智能、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理、模式識(shí)別、心理學(xué)等各種相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域中都很有價(jià)值。 人臉情感識(shí)別是模式識(shí)別領(lǐng)域中一個(gè)比較活躍的研究方向。從廣義上講靜態(tài)圖像的人臉情感識(shí)別包括：預(yù)處理，人臉檢測(cè)，情感特征提取，情感分類。本文由

2、于采用的日本人臉庫(kù)(JAFFE)是單人臉的灰度圖像，所以主要從三個(gè)環(huán)節(jié)上進(jìn)行了研究工作，研究?jī)?nèi)容體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面： (1)首先，對(duì)人臉情感圖像進(jìn)行分割、消噪處理；然后對(duì)其作標(biāo)準(zhǔn)化處理，以便提取有效的特征，標(biāo)準(zhǔn)化處理包括尺度歸一化和灰度均衡化。尺度歸一化是將所有情感圖像變換成標(biāo)準(zhǔn)尺寸的圖像，并將所有圖像中已標(biāo)記的對(duì)應(yīng)關(guān)鍵特征點(diǎn)校準(zhǔn)到同一位置，灰度均衡化是將尺度歸一化后的圖像變換成同樣的灰度級(jí)；最后對(duì)歸一化后的圖像使用固定像素的網(wǎng)

3、格進(jìn)一步分割情感子圖像。 (2)提出了一種新穎的情感特征提取方法——Gabor小波變換與分形維數(shù)相結(jié)合。對(duì)預(yù)處理后的情感子圖像的每一個(gè)網(wǎng)格進(jìn)行Gabor小波變換以及分形維數(shù)的計(jì)算，為提高算法效率和減少特征維數(shù)，取Gabor變換后的小波系數(shù)模的均值、方差和計(jì)算所得的分形維數(shù)作為該網(wǎng)格的情感特征向量。 (3)通過(guò)采用Matlab中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的BP、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)情感特征的多分類任務(wù)，因?yàn)槭褂肕atlab可以方便地采